python多进程提高性能

在Python中，可以使用multiprocessing模块来实现多进程。

下面是一个简单的例子，用来演示在Python中如何创建多个子进程：

import multiprocessing

def worker(num):
"""打印子进程的编号"""
print('Worker', num)

if __name__ == '__main__':
# 创建4个子进程
for i in range(4):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
p.start()

在上面的例子中，首先定义了一个worker()函数，作为子进程要执行的任务。然后，在if __name__ == '__main__':的代码块中，使用multiprocessing.Process类创建了4个子进程，每个子进程执行worker()函数，并传入不同的编号。

通过调用子进程的start()方法，子进程开始执行。运行上面的代码，你会看到输出的结果类似于：

Worker 0
Worker 1
Worker 2
Worker 3

以上就是在Python中实现多进程的基本方法，你可以根据需要在子进程中执行不同的任务，并且可以使用多个子进程同时执行。请注意在if __name__ == '__main__':代码块中创建子进程的方式，这样做可以避免创建的子进程再次创建子进程，从而避免无限递归的问题。

多进程中共享变量

在Python中，多个进程之间默认是无法直接共享变量的，每个进程拥有独立的内存空间。当你在一个进程中定义一个变量，其他进程是无法访问或修改该变量的。

不过，如果你想在多个进程之间共享变量，Python提供了一些方法来实现这个目标。下面介绍两种常见的实现方式：

1. 使用multiprocessing模块的Value和Array：Value和Array分别是用来在进程间共享一个单一值和一个数组的数据结构。这两个类可以处理同步和锁问题，确保多个进程与共享变量的访问是安全的。以下是一个使用Value的例子：

import multiprocessing

def worker(num, shared_value):
"""对共享变量进行操作"""
shared_value.value += num

if __name__ == '__main__':
shared_value = multiprocessing.Value('i', 0) # 创建共享整型变量，初始值为0

# 创建3个子进程，对共享变量进行操作
processes = []
for i in range(3):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i, shared_value))
p.start()
processes.append(p)

# 等待所有子进程结束
for p in processes:
p.join()

# 输出最终的共享变量的值
print(shared_value.value)

2. 使用multiprocessing模块的Manager类：Manager类提供了一个服务器进程，可以被其他进程访问。通过Manager类，可以创建共享内存、共享列表、共享字典等数据结构。以下是一个使用Manager的例子：

import multiprocessing

def worker(num, shared_list):
"""对共享列表进行操作"""
shared_list.append(num)

if __name__ == '__main__':
manager = multiprocessing.Manager() # 创建Manager对象

shared_list = manager.list() # 创建共享的列表

# 创建3个子进程，对共享列表进行操作
processes = []
for i in range(3):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i, shared_list))
p.start()
processes.append(p)

# 等待所有子进程结束
for p in processes:
p.join()

# 输出最终的共享列表
print(shared_list)

在上述例子中，使用了Manager对象创建了共享列表。然后，每个子进程对列表执行了一个append()操作。最后，打印出了最终的共享列表。

总之，通过使用Value、Array或Manager等工具，可以在多个进程之间实现变量的共享。根据具体的需求，选择合适的共享方式。